آموزش تنسورفلو پیشرفته

Tensorflow یک کتابخانه نرم‌افزاری برای برنامه‌ریزی داده‌ها و برنامه‌نویسی متفاوت در طیف گسترده‌ای از کارها به حساب می‌آید. این کتابخانه، از کتابخانه‌‌های عملیات ریاضی است و جزء برنامه‌های یادگیری ماشین مانند شبکه‌های عصبی نیز به شمار می‌رود. دوره آموزش Tensorflow پیشرفته با هدف آموزش این کتابخانه ارزشمند پایتون تهیه و تدوین شده است که در ادامه آن را معرفی خواهیم کرد.

مزایای آموزش Tensorflow

گوگل Tensorflow را از کتابخانه‌های متن‌باز یا Open Source معرفی می‌کرد که برای مصارف داخلی طراحی‌شده است. با این حال از سال 2015 به بعد تصمیم گرفت این برنامه یک کتابخانه عمومی باشد. با کمک از این کتابخانه قدرتمند و ویژگی‌های منحصربه‌فرد در آن شما می‌توانید شبکه‌های عصبی را به ساده‌ترین روش‌های ممکن پیاده‌سازی کنید. به‌طور معمول API های Tensorflow از زبان پایتون استفاده می‌کنند و این زبان درواقع زبان برنامه‌نویسی آن است. با این حال این کتابخانه از زبان‌های دیگر مانند جاوا، کاتلین، جاوا اسکریپت و حتی زبان R نیز پشتیبانی می‌کند. برای مثال این طراحان سایت هستند که بیشتر مواقع از زبان جاوا اسکریپت استفاده می‌کنند و با این زبان ارتباط بهتری می‌گیرند. در این زمان است که شما با کمک از آموزش Tensorflow وارد دنیای هوش مصنوعی و شبکه‌های عصبی می‌شوید. علاوه بر این ویژگی‌ها، مزایای دیگر تنسورفلو عبارت‌اند از: 

• قابلیت حمل
• دارای قابلیت تبدیل و بهینه‌سازی 
• پشتیبانی کردن از اجرای توزیع شده 
• قابلیت بررسی مقادیر متوسط در گراف به همراه اشکال‌زدایی آن
• استفاده از جریان کنترل پایتون با Tensorflow  API، توابع، خوشه‌ها، حلقه‌ها، conditionals و غیره
• توانایی ساده‌سازی آموزش و ایجاد گراف های پویا با داشتن سینتکسdefine-by-run
• یک کتابخانه متن باز و چند سکویی 
• مجهز به استانداردهای بالا در اندازه‌گیری و شفافیت

آموزش Tensorflow برای چه کسانی مناسب است؟

حال که با کتابخانه Tensorflow آشنا شدید و مزایای آن را بررسی کردید، نوبت به آموزش این ابزار کاربردی می‌رسد. ابتدا بهتر است بررسی شود آموزش این برنامه برای چه کسانی مناسب است و کدام افراد به آن احتیاج دارند. اگر از آن دسته برنامه نویسان هستید که هم‌اکنون به ورود به دنیای هوش مصنوعی علاقه دارید، بهتر است آموزش Tensorflow پیشرفته را در برنامه خود قرار دهید؛ زیرا که در آینده‌ای نه‌چندان دور ربات‌ها تمام جهان پیرامون ما را در بر خواهند گرفت. این برنامه نویسان هستند که باید خود را برای چنین روزهایی آماده کنند.

بنابراین با کمک از این برنامه شما با تسلط بر روی جاوا اسکریپت توانایی ورود به دنیای ماشین و لرنینگ را نیز خواهید داشت. فرصت پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی مصنوعی را پیدا می‌کنید و از طراحی هوش مصنوعی و شبکه‌های عصبی بر روی مرورگر بدون هیچ دردسری لذت می‌برید. حتی آن دسته از برنامه نویسان موبایل که می‌خواهند ماشین لرنینگ را به اپلیکیشن‌های خود را اضافه کنند، می‌توانند برای یادگیری استفاده از کتابخانه Tensorflow استفاده کنند. علاوه بر این‌ها اگر هنوز برنامه‌نویسی را شروع نکرده‌‌اید و با این حال به هوش مصنوعی و ورود به این زمینه‌ها علاقه‌مند هستید، جز افراد مناسب برای آموزش این برنامه به شمار می‌روید. 

سرفصل‌های آموزش Tensorflow پیشرفته

در ادامه سرفصل‌های آموزش Tensorflow به نمایش درمی‌آیند که به شما فرصت تصمیم‌گیری می‌دهند. این سرفصل‌ها به ترتیب زیر هستند: 

فصل اول: پیشگفتار

در ابتدای آموزش از معماری کلی تنسورفلو صحبت می‌شود. به شما گفته می‌شود که باید از کدام عامل‌های مختلف در سطوح متفاوت برای مسائل خود بهره ببرید. بعدازآن بحث دو حالت اصلی اجرای برنامه‌ها در تنسورفلو یعنی Eager mode و Graph mode و تفاوت‌ها و کاربردهای هر یک پیش کشیده می‌شود. 

فصل دوم: آشنایی با معماری تنسورفلو

در ادامه فصل یک این بار در فصل دوم شبکه‌های Tensorflow بیشتر موردبحث قرار می‌گیرند. در این فصل تک به تک Eager mode و Graph mode بررسی شده و تفاوت‌های آن‌ها با جزئیات بیان می‌شوند. 

فصل سوم: پایپلاین‌های سریع و بهینه داده

اولین قدم در مسائل Deep Learning آماده‌سازی داده‌ها برای یادگیری است‌‌. در این فصل استفاده از tf.data و ابزار TFDS را یاد می‌گیرید. این ابزارها برای پیاده‌سازی data loader- ها مورد استفاده قرار می‌گیرند. هم‌چنین با TF Records که یک فرمت سریالایزکردن، ذخیره کردن و بازیابی داده‌ها در تنسورفلو است، آشنا می‌شوید. در آخر جلسه هم نحوه پیاده‌سازی توابع Augmentation را آموزش می‌بینید. 

فصل چهارم: پیاده‌سازی لایه‌ها و مدل‌ها

در ادامه آموزش Tensorflow پیشرفته نحوه پیاده‌سازی و اختصاصی سازی معماری‌های مختلف شبکه‌های عصبی در تنسورفلو آموزش داده می‌شوند. با روش‌های متفاوت مدل‌ها آشنا شده و آن‌ها را با یکدیگر مقایسه می‌کنید. در آخر هم نحوه ساخت لایه‌های اختصاصی مورد بررسی قرار می‌گیرند‌.

فصل پنجم: افزودن قابلیت‌های دلخواه به آموزش با استفاده از Callback‌ها

هنگام انجام پروژه‌های برنامه‌نویسی در یک مدل ممکن است نیاز باشد در یک زمان مشخص اتفاق خاصی بیفتد یا تابع خاصی فراخوانی شود. برای مثال مواقعی که لازم است در انتهای هر Epoch مدل نهایی ذخیره گردد یا پس از هر مرحله از آموزش نتایج به نمایش درآیند. Callback است که رویدادها و توابعی که در مواقع خاص نیاز به اجرا دارند را پیاده‌سازی و کنترل می‌کند. 

فصل ششم: توابع هزینه در تنسورفلو

در این فصل نحوه کارکرد loss function- ها توضیح داده می‌شود و یاد می‌گیرید چگونه function- های اختصاصی را بسازید. 

فصل هفتم: Training Loop سفارشی

در فصل آخر آموزش Tensorflow پیشرفته، trainer معرفی می‌شود؛ بنابراین شما با نحوه کنترل و اختصاصی‌سازی trainer- ها در تنسورفلو آشنا خواهید شد. 

بعد از اتمام آموزش Tensorflow چه کاری می‌توان انجام داد؟

همان‌طور که مشخص شد با گذراندن دوره آموزش Tensorflow پیشرفته شما وارد دنیای یادگیری ماشین می‌شوید؛ بنابراین بنا بر نیاز و هدفی که مشخص می‌کنید، سه روش برای استفاده از این برنامه پیش روی شما قرارگرفته‌اند. در روش اول برای شما مجموعه داده‌های الگو از روش‌های یادگیری ماشین در این کتابخانه وجود دارد که می‌توانید از آن کمک بگیرید. به این روش استفاده از شبکه‌های عصبی از پیش تعریف شده می‌گویند؛ اما در روش دوم راه شخصی‌سازی همان شبکه‌های از پیش تعریف شده برای شما قرار داده شده است. به این معنا که بر اساس نیاز خود می‌توانید آن‌ها را کم یا زیاد کنید. این دو روش موجب راحتی شما برای محاسبات سریع و استفاده از الگوها می‌شود. در روش سوم شما باید یک شبکه یادگیری عصبی را از صفر پیاده کنید. در این روش فرد یک شبکه عصبی را از ابتدا تا انتها پیاده‌سازی خواهد کرد.